03 2020 档案
摘要：join：默认情况下把行索引相同的数据合并到一起。没有的NAN补全。 merge：按照指定的列把数据按照一定的方式合并到一起。默认合并方式是inner（交集）；merge outer是取并集，没有的NaN补全；merge left是以左边为准，没有的Nan补全；merge right是以右边为准，没
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摘要：1 import pandas as pd 2 import numpy as np 3 4 df = pd.read_csv('./dogname/dogNames2.csv') 5 df = df.head(10) 6 print(df) 7 #print(df.loc[1, 'Row_Labe
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摘要：np.where(t<5,0,1)的意思就是：把t中小于5的替换成0，其他的替换成1. t.clip(5,8)的意思就是：把t中小于5的替换为5，大于8的替换为8。 一个用列平均值来替换nan的小例子： 1 import numpy as np 2 def fill_ndarray(t1): 3 f
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摘要：1、a = b完全不复制，a和b会相互影响 2、a = b[:]，视图的操作，一种切边，会创建新的对象a，但是a的数据完全由b保管，他们两个的数据变化是一致的。 3、a = b.copy（）,f复制，a和b互不影响。 有点类似于深拷贝和浅拷贝的区别。
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摘要：题目： 给出一个正整数N和长度L，找出一段长度大于等于L的连续非负整数，他们的和恰好为N。答案可能有多个，我我们需要找出长度最小的那个。 例如 N = 18 L = 2： 5 + 6 + 7 = 18 3 + 4 + 5 + 6 = 18 都是满足要求的，但是我们输出更短的 5 6 7 综合网上给出
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摘要：np.mgrid[] np.ravel() np.c_[] 这三个函数通常会一起用，来创建网格坐标点 其中，np.mgrid[起始值：结束值：步长，起始值：结束值：步长，...] 首先，np.mgrid函数返回的是一个三维数组，其中T[0]和T[1]都是二维数组。 T[0]行数由np.mgrid第一
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摘要：数据集描述：其包含120条训练集和30条测试集 对鸢尾花的属性和标签之间的可视化操作： 1 import tensorflow as tf 2 import pandas as pd 3 import numpy as np 4 import matplotlib.pyplot as plt 5 6
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摘要：Keras是Tensorflow2.0的核心高阶API，其内置了一些常用的公共数据集，给开发者使用。 以波士顿房价数据集为例，其涵盖了麻省波士顿的506个不同郊区的房屋数据。有404条训练数据集和102条测试数据集。 每条数据有14个字段，包含13个属性和一个房价数据 获取波士顿房价数据集： 1 i
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摘要：1 import matplotlib.pyplot as plt 2 3 plt.rcParams['font.family'] = 'SimHei' 4 5 fig = plt.figure(facecolor = 'lightgrey') 6 7 plt.subplot(2,2,1) 8 pl
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摘要：对于对数运算，Tensorflow中之提供了e为底数的对数运算tf.math.log(x)，如果想要自定义底数，可以利用换底公式 张量运算的广播机制：如果一个高维张量和低维张量相乘，则会将低维张量广播到高维张量上。例如一个2维张量加一个1维张量： 再例如：一个3维张量加（乘）一个一维张量： 另外，说
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摘要：tf.concat和tf.stack这两个函数都是合并张量。但是其合并结果不一样。 tf.concat合并之后不改变原来张量的维度，比如合并两个二维的张量，结果还是二维的。 而tf.stack会改变维度，比如合并两个二维的张量，合并后的结果是三维的。 嗯，就这样。
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摘要：K-Means属于非监督分类，在数据聚类中是相对容易也是非常经典的算法。通常用在大量数据需要进行分类的时候。K表示要把数据分类K类。 其计算步骤为（以K=3为例）： 1、随机在数据当中抽取3个样本，当做三个类别的中心点（绿、红、蓝）。 2、其次，计算其余的点分别到这三个中心点的距离，这样每一个样本都
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